英伟达与谷歌:在中国 DeepSeek 出现后,哪只人工智能(AI)股票更值得购买?

一家名为 DeepSeek 的小型中国人工智能(AI)公司出现,最初在美国股市造成了巨大的冲击。科技股,尤其是与 AI 趋势相关的股票,遭受重创,GPU 巨头 Nvidia(NVDA)在一天内市值损失约 6000 亿美元,投资者对该公司的护城河以及 AI 软件是否能够以更低的成本和更低性能的芯片进行训练和运行感到担忧。现在,分析师和投资者面临的重大问题是,DeepSeek 对 AI 行业现状的威胁究竟有多严重。一些人认为,该公司可能投入了更多资金,并使用了更高质量的芯片来开发 DeepSeek R1 大型语言模型,而它并没有透露这些信息;而另一些人则认为其声明是可信的。还有一些人认为,DeepSeek 的创新可能会对其他 AI 公司产生长期的积极影响。在最近的抛售之后,投资者是更应该趁低买入 Nvidia,还是 Alphabet(GOOGL)(GOOG)?

DeepSeek 的到来现在正在伤害 Nvidia,但可能对其长期有利

Nvidia 受到 DeepSeek 如此严重打击的主要原因是,这家中国公司声称成功创建了一个与 ChatGPT 相媲美的聊天机器人,但成本却低得多。DeepSeek 表示,它仅花费 560 万美元训练其模型,并使用了较旧的 Nvidia 芯片。与此同时,OpenAI 在训练某些 ChatGPT 模型上花费超过 1 亿美元。

Nvidia 在 1 月 27 日发布了一份声明,似乎对 DeepSeek 表示赞赏,并称用于构建其模型的芯片是 “完全符合出口管制要求的”。这家芯片制造商还表示,DeepSeek 展示了其芯片的必要性,并且未来仍将需要这些芯片。一组分析师似乎对此表示认同。Cantor 分析师 C.J. Muse 称此次抛售是完全的过度反应:

我们认为这种看法与事实相去甚远,公告实际上是非常看涨的,AGI(通用人工智能)似乎离现实更近,而杰文斯悖论(效率提高反而导致需求增加,导致资源整体使用更快)几乎肯定会导致 AI 行业需要更多的计算能力,而不是更少。

Muse 还指出,对于 DeepSeek 实际使用了什么芯片存在一些疑问,但他最终相信这一创新正在使世界更接近通用人工智能,并最终将导致 AI 的更广泛使用。然而,也有一派人担心 DeepSeek 正在缩小 Nvidia 的巨大护城河,而这一直支撑着其 75% 的营业利润率

BMO 的分析师表示,尽管仍有许多问题,但目前可用的信息表明,DeepSeek 可能使用的服务器的功率强度比使用 Nvidia 最新 GPU 的服务器低 50% 到 75%。目前没有分析师明确表示对 Nvidia 股票给予卖出评级,但背景仍然不确定。

Alphabet:面临类似威胁但处于不同境地

Alphabet 面临来自 DeepSeek 的类似威胁。然而,由于其处于与 Nvidia 不同的境地,其股票并没有遭受如此严重的抛售。首先,其股票在 2024 年的表现远不如 Nvidia。

英伟达与谷歌:在中国 DeepSeek 出现后,哪只人工智能(AI)股票更值得购买?

GOOGL 数据来源于 YCharts。

Alphabet 一直在处理自己的问题,尤其是包括一项指控该公司使用垄断行为主导数字广告市场的司法部诉讼,并采用定价方法使其几乎成为唯一的商店。一名联邦法官同意了司法部的观点。该部门随后提交了一份文件,有人认为这是在要求法官强迫 Alphabet 拆分并出售其 Chrome 浏览器。虽然许多人怀疑拆分计划不会真正实现,但如果实现,将对公司产生不利影响。

此外,尽管投资者对 Nvidia 的股票价格预期越来越高,但 Alphabet 的股价可能并未充分反映其 AI 的优势和机会。例如,该公司实际上自己构建 AI 数据中心芯片,其 DeepMind 部门与 OpenAI 类似。然而,根据 D.A. Davidson 分析师 Gil Luria 的说法,这些部门——潜在价值数千亿美元——并未被充分计入股票中。Luria 对 Alphabet 仍持有持有评级,但如果管理层更努力地释放价值,他将对其更加乐观。

你应该买哪一个?

就目前而言,我不认为 Nvidia 面临迫在眉睫的厄运。我认为 DeepSeek 驱动的抛售幅度也与 Nvidia 的估值较高有关,使其更容易受到修正。即使在抛售之后,该股票的前瞻市盈率仍约为 41 倍,这在未来可能看起来像是折扣。不过,目前我建议购买 Alphabet 而不是 AI 芯片之王 Nvidia。Alphabet 仍在处理司法部诉讼的影响,但我不认为它会被迫出售其 Chrome 浏览器。此外,该股票的前瞻市盈率仅约为 22 倍,这个价格可能没有给公司在 AI 业务上的任何信用。

文章来自长桥证券,作者:Motley Fool

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